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中国是肺癌大国，肺部影像数据充足，加上针对肺结节识别的研究为成熟，因而大部分企业扎堆肺结节领域。AI测量显然是比医生肉眼观察测量要许多，然而目前AI仅仅作为肺结节辅助筛查系统，仍然需要医生进行二次审核。

在Litjens et al.的报道中，深度学习算法的灵敏度达到了，但假阳性率也高达40%，由于部分肺与血管交界区域影像不是很清晰，系统容易识别为病灶，而这在临床学上是没有意义的。

由于假阳性过高，医生在二次审核时花费的时间过长，不仅需要判断AI是否发生漏诊，还需要排除假阳性的存在，这样医生的使用意愿就变得很低，这不是替他们节约时间而是增加任务。

3、医生个性化差异大，使用习惯各不相同，拥抱AI or抵触AI，落地医院终需要考虑“买单”问题。

AI医疗虽然是个风口，但是这次的合作单位跟以往企业不同，和医院合作更需要考虑到每个医生的感受，毕竟合作的主动权掌握在医院。虽然不少AI产品已经落地医院，但是初步效果并不佳，除了考虑到产品本身问题，还需要考虑到用户问题。

图玛深维CEO钟昕曾表示医生群体中对于人工智能持三种态度：一部分接受与支持，认为人工智能会为医疗带来好的变革，这类人群以大医院的医生为主；另一部分排斥，部分医生认为人工智能带来的影响是好还是坏尚无法评判，因而对新技术的普及十分抵触；有些医生则是漠不关心，部分医生认为人工智能真正能顺畅地在临床实现应用并带来价值还很遥远，对于人工智能的普及持“事不关己高高挂起”的态度。

尽管AI已经成为大趋势，但是合作伙伴的特性让AI公司不得不考虑用户买单问题。

4、大医院人员较足，但对手竞争激烈医院选择权很大；而基层医院，设备落后人员短缺，成本过大付费意愿不强。

对于大型医院，各大AI公司将它们作为在商业道路上先抢占点。因为大型医院患者数众多，数据样本大且多样化高，但是大医院每年进修、规陪人员众多，而且设备，使用的意愿没有那么强烈。在合作意愿上，大医院有更多的选择性，当然会选择性价比更高的AI公司。

初创公司在与大医院的合作上会变得更加激烈，一些产品性能体验不佳的公司就会成为泡沫。而面对迫切需要AI来帮助医生减轻负担的基层医院，AI公司会考虑到数据较少，样本多样化不高，基层必然需要更大的人力资源，运营成本。而且初期面对价格较高的AI产品，基层医院收入不足，医院付费意愿不高。是先还是面向基层是大部分初创公司正在面临的问题。

从目前来看，就肺结节领域来说，AI仅作为肺结节筛查的辅助工具，肺结节只是所有肺部疾病的一个小病种。而国内公开宣称进行AI肺结节筛查的公司就有几十家，想要在这个领域拿到准入资格，可想而知会面临一场激烈的竞争，离AI能成功盈利还有很长一段距离。